基于深度学习的钢筋绑扎决策方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了基于深度学习的钢筋绑扎决策方法、装置、设备及存储介质，涉及土木建筑领域，应用于钢筋绑扎机器人，包括：采集当前绑扎区域的目标2D图和目标深度图，利用表层钢筋网提取算法对目标2D图和目标深度图进行处理以得到表层钢筋网图像，并输入至绑扎判识定位模型以确定出已绑扎点、未绑扎点和关键点坐标；关键点包括已绑扎点和未绑扎点；对关键点坐标进行路径排序以得到目标绑扎路径，基于目标绑扎路径绑扎未绑扎点；其中，表层钢筋网提取算法为利用基于动态贝叶斯网络改进的随机样本一致算法构建的算法；绑扎判识定位模型为基于关键点检测深度学习模型和邻域深度平均算法构建的模型。本申请提高了钢筋绑扎机器人的工作效率。